日常開發中,我們經常會使用到group by
。親愛的小夥伴,你是否知道group by
的工作原理呢?group by
和having
有什麼區別呢?group by
的優化思路是怎樣的呢?使用group by
有哪些需要注意的問題呢?本文將跟大家一起來學習,攻克group by
~
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group by
一般用於分組統計,它表達的邏輯就是根據一定的規則,進行分組
。我們先從一個簡單的例子,一起復習一下哈。
假設用一張員工表,表結構如下:
CREATE TABLE `staff` ( `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id', `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份證號碼', `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名', `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年齡', `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工表';
表存量的資料如下:
我們現在有這麼一個需求:統計每個城市的員工數量。對應的 SQL 語句就可以這麼寫:
select city ,count(*) as num from staff group by city;
執行結果如下:
這條SQL語句的邏輯很清楚啦,但是它的底層執行流程是怎樣的呢?
我們先用explain
檢視一下執行計劃
explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
Using temporary
表示在執行分組的時候使用了臨時表Using filesort
表示使用了排序group by
怎麼就使用到臨時表和排序
了呢?我們來看下這個SQL的執行流程
explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
我們一起來看下這個SQL的執行流程哈
city
和num
;staff
的記錄,依次取出city = 'X'的記錄。city
做排序,得到結果集返回給使用者端。這個流程的執行圖如下:
臨時表的排序是怎樣的呢?
就是把需要排序的欄位,放到sort buffer,排完就返回。在這裡注意一點哈,排序分全欄位排序和rowid排序
- 如果是
全欄位排序
,需要查詢返回的欄位,都放入sort buffer
,根據排序欄位排完,直接返回- 如果是
rowid排序
,只是需要排序的欄位放入sort buffer
,然後多一次回表操作,再返回。- 怎麼確定走的是全欄位排序還是rowid 排序排序呢?由一個資料庫引數控制的,
max_length_for_sort_data
對排序有興趣深入瞭解的小夥伴,可以看我這篇文章哈。
有些小夥伴覺得上一小節的SQL太簡單啦,如果加了where條件之後,並且where條件列加了索引呢,執行流程是怎樣?
好的,我們給它加個條件,並且加個idx_age
的索引,如下:
select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city; //加索引 alter table staff add index idx_age (age);
再來expain分析一下:
explain select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city;
從explain 執行計劃結果,可以發現查詢條件命中了idx_age
的索引,並且使用了臨時表和排序
Using index condition:表示索引下推優化,根據索引儘可能的過濾資料,然後再返回給伺服器層根據where其他條件進行過濾。這裡單個索引為什麼會出現索引下推呢?explain出現並不代表一定是使用了索引下推,只是代表可以使用,但是不一定用了。大家如果有想法或者有疑問,可以加我微信討論哈。
執行流程如下:
1、建立記憶體臨時表,表裡有兩個欄位city
和num
;
2、掃描索引樹idx_age
,找到大於年齡大於30的主鍵ID
3、通過主鍵ID,回表找到city = 'X'
4、繼續重複2,3步驟,找到所有滿足條件的資料,
5、最後根據欄位city
做排序,得到結果集返回給使用者端。
如果你要查詢每個城市的員工數量,獲取到員工數量不低於3的城市,having可以很好解決你的問題,SQL醬紫寫:
select city ,count(*) as num from staff group by city having num >= 3;
查詢結果如下:
having
稱為分組過濾條件,它對返回的結果集操作。
如果一個SQL同時含有where、group by、having
子句,執行順序是怎樣的呢。
比如這個SQL:
select city ,count(*) as num from staff where age> 19 group by city having num >= 3;
執行where
子句查詢符合年齡大於19的員工資料
group by
子句對員工資料,根據城市分組。
對group by
子句形成的城市組,執行聚集函數計算每一組的員工數量值;
最後用having
子句選出員工數量大於等於3的城市組。
having
子句用於分組後篩選,where子句用於行條件篩選having
一般都是配合group by
和聚合函數一起出現如(count(),sum(),avg(),max(),min()
)where
條件子句中不能使用聚集函數,而having
子句就可以。having
只能用在group by之後,where執行在group by之前使用group by 主要有這幾點需要注意:
group by
一定要配合聚合函數一起使用嘛?group by
的欄位一定要出現在select中嘛group by
導致的慢SQL問題group by 就是分組統計的意思,一般情況都是配合聚合函數 如(count(),sum(),avg(),max(),min())
一起使用。
如果沒有配合聚合函數使用可以嗎?
我用的是Mysql 5.7 ,是可以的。不會報錯,並且返回的是,分組的第一行資料。
比如這個SQL:
select city,id_card,age from staff group by city;
查詢結果是
大家對比看下,返回的就是每個分組的第一條資料
當然,平時大家使用的時候,group by還是配合聚合函數使用的,除非一些特殊場景,比如你想去重,當然去重用distinct
也是可以的。
不一定,比如以下SQL:
select max(age) from staff group by city;
執行結果如下:
分組欄位city
不在select 後面,並不會報錯。當然,這個可能跟不同的資料庫,不同的版本有關吧。大家使用的時候,可以先驗證一下就好。有一句話叫做,紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。
4.3 group by
導致的慢SQL問題
到了最重要的一個注意問題啦,group by
使用不當,很容易就會產生慢SQL
問題。因為它既用到臨時表,又預設用到排序。有時候還可能用到磁碟臨時表。
- 如果執行過程中,會發現記憶體臨時表大小到達了上限(控制這個上限的引數就是
tmp_table_size
),會把記憶體臨時錶轉成磁碟臨時表。- 如果資料量很大,很可能這個查詢需要的磁碟臨時表,就會佔用大量的磁碟空間。
這些都是導致慢SQL的x因素,我們一起來探討優化方案哈。
從哪些方向去優化呢?
我們一起來想下,執行group by
語句為什麼需要臨時表呢?group by
的語意邏輯,就是統計不同的值出現的個數。如果這個這些值一開始就是有序的,我們是不是直接往下掃描統計就好了,就不用臨時表來記錄並統計結果啦?
如何保證group by
後面的欄位數值一開始就是有序的呢?當然就是加索引啦。
我們回到一下這個SQL
select city ,count(*) as num from staff where age= 19 group by city;
它的執行計劃
如果我們給它加個聯合索引idx_age_city(age,city)
alter table staff add index idx_age_city(age,city);
再去看執行計劃,發現既不用排序,也不需要臨時表啦。
加合適的索引是優化group by
最簡單有效的優化方式。
並不是所有場景都適合加索引的,如果碰上不適合建立索引的場景,我們如何優化呢?
如果你的需求並不需要對結果集進行排序,可以使用
order by null
。
select city ,count(*) as num from staff group by city order by null
執行計劃如下,已經沒有filesort
啦
如果group by
需要統計的資料不多,我們可以儘量只使用記憶體臨時表;因為如果group by 的過程因為資料放不下,導致用到磁碟臨時表的話,是比較耗時的。因此可以適當調大tmp_table_size
引數,來避免用到磁碟臨時表。
如果資料量實在太大怎麼辦呢?總不能無限調大tmp_table_size
吧?但也不能眼睜睜看著資料先放到記憶體臨時表,隨著資料插入發現到達上限,再轉成磁碟臨時表吧?這樣就有點不智慧啦。
因此,如果預估資料量比較大,我們使用SQL_BIG_RESULT
這個提示直接用磁碟臨時表。MySQl優化器發現,磁碟臨時表是B+樹儲存,儲存效率不如陣列來得高。因此會直接用陣列來存
範例SQl如下:
select SQL_BIG_RESULT city ,count(*) as num from staff group by city;
執行計劃的Extra
欄位可以看到,執行沒有再使用臨時表,而是隻有排序
執行流程如下:
初始化 sort_buffer,放入city欄位;
掃描表staff,依次取出city的值,存入 sort_buffer 中;
掃描完成後,對 sort_buffer的city欄位做排序
排序完成後,就得到了一個有序陣列。
根據有序陣列,統計每個值出現的次數。
最近遇到個生產慢SQL,跟group by相關的,給大家看下怎麼優化哈。
表結構如下:
CREATE TABLE `staff` ( `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id', `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份證號碼', `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名', `status` varchar(64) NOT NULL COMMENT 'Y-已啟用 I-初始化 D-已刪除 R-稽核中', `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年齡', `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市', `enterprise_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '企業號', `legal_cert_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '法人號碼', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工表';
查詢的SQL是這樣的:
select * from t1 where status = #{status} group by #{legal_cert_no}
我們先不去探討這個SQL的=是否合理。如果就是這麼個SQL,你會怎麼優化呢?有想法的小夥伴可以留言討論哈,也可以加我微信加群探討。如果你覺得文章那裡寫得不對,也可以提出來哈,一起進步,加油呀
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